현대 신경망과 모델 아키텍처

뉴런과 계산 그래프에서 합성곱·순환·그래프·생성 모델까지 신경망 구조의 발전을 연결한 중급 과정이다.

대상: 신경망의 계산 구조와 주요 아키텍처 계보를 체계적으로 익히려는 학습자

난이도: 중급

권장 선수 코스: AI 기초 · AI를 위한 수학·통계

권장 문서 순서

1. 인공 뉴런
2. 신경망
3. 가중치
4. 편향 항
5. 신경망 층
6. 입력층
7. 은닉층
8. 출력층
9. 선형층
10. 완전연결층
11. 활성화 함수
12. 순전파
13. 계산 그래프
14. 손실 함수
15. 역전파
16. 파라미터 초기화
17. 신경망 깊이
18. 신경망 너비
19. 그래디언트 소실
20. 그래디언트 폭주
21. 그래디언트 클리핑
22. 그래디언트 노름
23. 배치 정규화
24. 그룹 정규화
25. 인스턴스 정규화
26. 드롭아웃
27. 가중치 감쇠
28. 잔차 신경망
29. 합성곱 신경망
30. 수용 영역
31. 순환 신경망
32. 은닉 상태
33. 장단기 메모리
34. 게이트 순환 유닛
35. 오토인코더
36. 변분 오토인코더
37. 생성적 적대 신경망
38. 에너지 기반 모델
39. 확산 모델
40. 샴 신경망
41. 거리 학습
42. 그래프 신경망
43. 그래프 합성곱 신경망
44. 그래프 어텐션 네트워크
45. 메모리 네트워크
46. 신경 튜링 머신
47. 신경 상미분방정식
48. 스파이킹 신경망
49. 트랜스포머
50. 기계론적 해석 가능성